pandas.DataFrame.pipe

DataFrame.pipe(func, *args, **kwargs)[source]

Применяет цепочки функций, которые ожидают Series или DataFrame.

Параметры:

func:функция

Функция, применяемая к Series/DataFrame. args, и kwargs передаются в func. В качестве альтернативы, кортеж (callable, data_keyword), где data_keyword — строка, указывающая ключевое слово callable , которое ожидает Series/DataFrame.

*args:итерируемый, необязательно

Позиционные аргументы, передаваемые в func.

**kwargs:словарь, необязательно

Словарь ключевых аргументов, передаваемых в func.

Возвращает:

тип возвращаемого значения func.

См. также

DataFrame.apply

Применить функцию по входной оси DataFrame.

DataFrame.map

Применить функцию поэлементно ко всему DataFrame.

Series.map

Применить соответствие отображения к Series.

Примечания

Используйте .pipe при объединении функций, которые ожидают объекты Series, DataFrame или GroupBy.

Примеры

Создание DataFrame доходов из словаря.

>>> data = [[8000, 1000], [9500, np.nan], [5000, 2000]]
>>> df = pd.DataFrame(data, columns=['Salary', 'Others'])
>>> df
   Salary  Others
0    8000  1000.0
1    9500     NaN
2    5000  2000.0

Функции, выполняющие снижение налогов в DataFrame доходов.

>>> def subtract_federal_tax(df):
...     return df * 0.9
>>> def subtract_state_tax(df, rate):
...     return df * (1 - rate)
>>> def subtract_national_insurance(df, rate, rate_increase):
...     new_rate = rate + rate_increase
...     return df * (1 - new_rate)

Вместо написания

>>> subtract_national_insurance(
...     subtract_state_tax(subtract_federal_tax(df), rate=0.12),
...     rate=0.05,
...     rate_increase=0.02)  

Вы можете написать

>>> (
...     df.pipe(subtract_federal_tax)
...     .pipe(subtract_state_tax, rate=0.12)
...     .pipe(subtract_national_insurance, rate=0.05, rate_increase=0.02)
... )
    Salary   Others
0  5892.48   736.56
1  6997.32      NaN
2  3682.80  1473.12

Если у вас есть функция, которая принимает данные (скажем) в качестве второго аргумента, передайте кортеж, указывающий, какое ключевое слово ожидает данные. Например, предположим, что national_insurance принимает свои данные как df во втором аргументе:

>>> def subtract_national_insurance(rate, df, rate_increase):
...     new_rate = rate + rate_increase
...     return df * (1 - new_rate)
>>> (
...     df.pipe(subtract_federal_tax)
...     .pipe(subtract_state_tax, rate=0.12)
...     .pipe(
...         (subtract_national_insurance, 'df'),
...         rate=0.05,
...         rate_increase=0.02
...     )
... )
    Salary   Others
0  5892.48   736.56
1  6997.32      NaN
2  3682.80  1473.12